三维动作识别时空特征提取方法

来源：计算机应用杂志2016年第2期北京时间：

作者：徐海宁, 陈恩庆, 梁成武

单位：1. 郑州大学 信息工程学院, 郑州 450001;2. 河南城建学院 电气与信息工程学院, 河南 平顶山 467001

摘要：针对传统的彩色视频中动作识别算法成本高,且二维信息不足导致动作识别效果不佳的问题,提出一种新的基于三维深度图像序列的动作识别方法。该算法在时间维度上提出了时间深度模型(TDM)来描述动作。在三个正交的笛卡尔平面上,将深度图像序列分成几个子动作,对所有子动作作帧间差分并累积能量,形成深度运动图来描述动作的动态特征。在空间维度上,用空间金字塔方向梯度直方图(SPHOG)对时间深度模型进行编码得到了最终的描述符。最后用支持向量机(SVM)进行动作的分类。在两个权威数据库MSR Action3D和MSRGesture3D上进行实验验证,该方法识别率分别达到了94.90%(交叉测试组)和94.86%。实验结果表明,该方法能够快速对深度图像序列进行计算并取得较高的识别率,并基本满足深度视频序列的实时性要求。

关键词：动作识别,三维深度图像,方向梯度直方图,时空金字塔,深度运动图

基金资助：国家自然科学基金重大国际合作项目(61210005);国家自然科学基金重点项目(61331021)。